咱们先聊聊这两种会话创建方式的本质区别：

核心差异 #

• 资源自动管理 vs 手动清理：with语句是Python的上下文管理器，它会在代码块执行完毕（哪怕遇到异常）自动调用sess.close()，帮你释放会话占用的GPU/CPU资源、关闭关联的线程和队列。而直接用sess = tf.Session()的话，你必须手动调用sess.close()，一旦遗忘就可能导致资源泄漏，甚至影响后续会话的正常创建。
• 生命周期绑定：上下文管理器会严格把控会话的生命周期，确保会话在代码块内是完全可用的状态；直接赋值的会话则没有这种绑定，你需要自己维护它的状态，很容易出现会话状态异常的情况。

针对你遇到的Supervisor场景分析 #

你用with sv.managed_session() as sess:能正常加载检查点，但直接赋值就出问题，核心原因是**managed_session()返回的会话是由Supervisor全权管理的，上下文管理器会帮你完成很多隐含的关键操作**：

1. 进入with代码块时，Supervisor会自动完成会话的初始化流程——比如初始化未被检查点覆盖的变量、启动队列读取线程等，这些都是恢复检查点前必须就绪的资源。
2. 在代码块内，会话的状态和Supervisor完全同步，确保恢复检查点时不会出现状态冲突。
3. 退出代码块时，Supervisor会自动关闭会话、停止后台线程，彻底清理资源。

如果直接用sess = sv.managed_session()，这些隐含操作都不会自动执行：

• 后台线程可能没启动，导致恢复检查点时依赖的队列或资源未就绪
• 会话状态和Supervisor不同步，可能出现变量初始化和检查点恢复的冲突
• 你还得手动处理会话的关闭，否则会残留资源，影响后续操作

替代方案（如果一定要用直接赋值） #

如果因为某些场景必须直接赋值会话，你需要手动模拟上下文管理器的逻辑：

sv = tf.train.Supervisor(logdir=logdir, save_summaries_secs=0, saver=None)
sess = sv.managed_session()
try:
    checkpoint = tf.train.latest_checkpoint(a.checkpoint)
    restore_saver.restore(sess, checkpoint)
    # 执行你的业务逻辑
finally:
    # 必须手动关闭会话，确保资源释放
    sess.close()

不过还是强烈推荐用with语句的写法，它能帮你规避绝大多数手动管理资源带来的坑，代码也更简洁可靠。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wisdomtoothman